Hello Reader,

Bienvenue dans ce nouvel e-mail spécial Stats Secrets : Booster sa carrière grâce aux statistiques.​

Pour info, ma toute première formation co-construite avec Benjamin Ejzenberg est toujours à 397 euros jusqu'à ce soir à minuit. Après, il sera trop tard pour bénéficier de ce tarif.

Pour acheter la formation à prix réduit, rendez-vous sur le lien suivant pour tous les détails : https://natacha-njongwa-yepnga.systeme.io/statssecrets​

​

​

Aujourd'hui, j'aimerais parler des biais que l'on peut avoir dans son analyse lorsqu'on utilise les statistiques.

Thème : Les 7 biais à éviter dans vos analyses statistiques

Temps de lecture : 3 minutes

• Catégorie 1: Biais liés à la collecte de données
• Catégorie 2: Biais statistiques et méthodologiques
• Catégorie 3: Biais cognitifs et de publication
• Bonus du Jour

​

Catégorie 1: Biais liés à la collecte de données

1. Biais de sélection
   • Définition: Le biais de sélection survient lorsque les participants ou les éléments choisis pour une étude ne sont pas représentatifs de la population générale.
   • Problème: Cela peut entraîner des résultats qui ne sont pas généralisables au-delà de l'échantillon étudié.
   • Exemple: Si on étudie seulement les entreprises qui ont réussi, on peut ignorer des facteurs cruciaux qui ont conduit à l'échec d'autres entreprises.
   • Comment l'éviter: Utilisez des méthodes d'échantillonnage aléatoire et stratifié pour obtenir un échantillon représentatif.
2. Biais de survie
   • Définition: Le biais de survie se produit lorsqu'on ne prend en compte que les "survivants" ou ceux qui ont passé certaines étapes d'un processus.
   • Problème: Cela peut donner une vision faussée du succès ou de la performance en ignorant ceux qui n'ont pas survécu ou qui ont abandonné.
   • Comment l'éviter: Prenez en compte toutes les données disponibles, y compris celles des participants qui n'ont pas terminé l'étude ou le processus.

Catégorie 2: Biais statistiques et méthodologiques

1. Biais lié aux variables omises
   • Définition: Ce biais survient lorsqu'une analyse ignore une ou plusieurs variables pertinentes.
   • Problème: Les résultats peuvent être incorrects ou trompeurs en attribuant à tort l'effet à d'autres variables.
   • Exemple: Omettre le niveau d'éducation dans une étude sur le succès professionnel peut conduire à surestimer l'impact de l'expérience de travail seule.
   • Comment l'éviter: Assurez-vous d'inclure toutes les variables pertinentes dans votre modèle d'analyse.
2. Paradoxe de Simpson
   • Définition: Ce paradoxe se manifeste lorsqu'une tendance apparaît dans plusieurs groupes de données mais disparaît ou s'inverse lorsqu'on combine ces groupes.
   • Problème: Cela peut mener à des interprétations erronées si on ne prend pas en compte la stratification des données.
   • Exemple: Un médicament semble réduire le risque de maladie dans plusieurs hôpitaux pris individuellement, mais quand on combine les données, il semble augmenter le risque.
   • Comment l'éviter: Analysez les données stratifiées avant de les combiner pour s'assurer que les tendances sont cohérentes.
3. P-hacking
   • Définition: P-hacking se réfère à la manipulation des données ou de l'analyse statistique pour obtenir un résultat significatif (p < 0,05).
   • Problème: Cela peut aboutir à la publication de résultats faussement positifs ou non reproductibles.
   • Exemple: Tester de multiples associations entre des variables jusqu'à trouver celles qui donnent par hasard une significativité statistique.
   • Comment l'éviter: Prédéfinissez vos hypothèses et méthodes d'analyse avant de commencer l'étude et résistez à la tentation de "chasser" la significativité statistique.

​

Catégorie 3: Biais cognitifs et de publication

1. Biais de publication
   • Définition: Le biais de publication survient lorsque les résultats positifs sont plus susceptibles d'être publiés que les résultats négatifs ou non significatifs.
   • Problème: Cela peut mener à une littérature biaisée et à une surévaluation de l'efficacité ou de l'importance d'un phénomène.
   • Comment l'éviter: Les revues et les chercheurs devraient publier tous les résultats pertinents, qu'ils soient positifs ou négatifs.
2. Biais de confirmation
   • Définition: Le biais de confirmation se produit lorsque les individus privilégient les informations qui confirment leurs croyances préexistantes.
   • Problème: Cela peut empêcher l'adoption de nouvelles informations et peut fausser l'interprétation des données.
   • Comment l'éviter: Recherchez activement des informations qui mettent au défi vos croyances et évaluez les preuves de manière équilibrée.

Quels biais avez-vous découverts grâce à cette publication ? Quels biais pouvez-vous ajouter ?

Bonus

La formation Stats Secrets pour booster votre niveau en statistiques est disponible à un prix très réduit (397 au lieu de 1 491) jusqu'à ce soir, 23h59. Profitez de cette offre spéciale en cliquant sur le lien suivant : https://natacha-njongwa-yepnga.systeme.io/statssecrets​

​

​

PS: Vous allez aimer le contenu que je vous réserve pour demain:)

PPS: Si vous êtes sûre de ne jamais vouloir acheter cette formation, cliquez ici pour ne plus en entendre parler (vous allez également rater les contenus gratuits des prochains jours qui y son liés)

​

​
Bonne fin de journée et à demain pour la nouvelle édition.

​
Let's go !

​

Natacha